Chi-Square Test와 T-Test는 데이터 특성에 따라 선택하여 사용합니다.
인공지능이 문제가 아니라 결국 사람이 문제가 될 것입니다.
BG/NBD 모델은 고객 생애가치를 추정하는데 사용되는 확률 모델입니다.
다중공선성은 잘못된 인과추론 결과를 만들어낼 수 있습니다.
Bayesian P-Value는 불확실성을 감안하여 모델의 적합도를 평가합니다.
Non-Identifiability는 Model Parameter를 고유하게 식별할 수 없는 현상입니다.
Rootgram은 큰 분산을 갖거나 비정규 형태의 데이터를 위한 히스토그램입니다.
ML 코드 작성시 유의사항
ELPD는 모델이 새로운 데이터를 얼마나 잘 예측하는지를 보여주는 지표입니다.
잭나이프 샘플링은 표본의 변동성 추정 방법중 하나입니다.